XAI - Explainable KI

Was versteht man unter XAI - Explainable KI?

XAI, oder Explainable Künstliche Intelligenz, bezieht sich auf Techniken und Methoden, die darauf abzielen, die Entscheidungen und Vorhersagen von KI-Modellen für Menschen verständlicher und nachvollziehbarer zu machen. Ziel von XAI ist es, Transparenz und Vertrauen in KI-Systeme zu fördern, indem die zugrunde liegenden Prozesse und Mechanismen offen gelegt werden.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "XAI - Explainable KI":

1. Transparente Modellbeschreibungen: Bereitstellung von verständlichen Erklärungen darüber, wie das KI-Modell funktioniert und welche Algorithmen verwendet werden.
2. Erklärung von Entscheidungen: Detaillierte Darstellung der Entscheidungsprozesse und -wege, die das Modell zur Vorhersage oder Klassifizierung geführt haben.
3. Visualisierungen: Grafische Darstellungen, die die inneren Abläufe und Entscheidungswege des Modells verdeutlichen, wie z.B. Entscheidungsbäume, Heatmaps oder Feature-Importanz-Diagramme.
4. Feature-Importanz-Analyse: Analyse und Darstellung der wichtigsten Merkmale (Features), die die Vorhersagen und Entscheidungen des Modells beeinflussen.
5. Interaktive Erklärungen: Tools, die es Benutzern ermöglichen, die Auswirkungen von Änderungen an den Eingabedaten auf die Vorhersagen des Modells zu verstehen und zu testen.
6. Vergleich von Modellen: Funktionen, die den Vergleich der Erklärungen und Leistungen verschiedener Modelle ermöglichen, um das am besten geeignete Modell auszuwählen.
7. Erklärungen in natürlicher Sprache: Bereitstellung von Erklärungen in verständlicher, natürlicher Sprache, die auch für Nicht-Techniker leicht zugänglich sind.
8. Audit-Trails: Protokollierung und Nachverfolgung der Entscheidungen und Vorhersagen des Modells für Revisions- und Compliance-Zwecke.
9. Anomalieerkennung: Identifikation und Erklärung ungewöhnlicher oder unerwarteter Ergebnisse, um mögliche Fehler oder Biases im Modell aufzudecken.
10. Benutzerfreundliche Schnittstellen: Intuitive und benutzerfreundliche Oberflächen, die es den Benutzern ermöglichen, die Erklärungen und Analysen einfach zu verstehen und zu nutzen.